陳文強(qiáng)，陸嘉瑋

(1.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310018；2.浙江大學(xué)管理學(xué)院，浙江 杭州 310058)

一、引 言

市場情緒指投資者對資產(chǎn)未來收益與風(fēng)險(xiǎn)的判斷中無法用市場基本面信息解釋的部分，體現(xiàn)了市場參與主體投機(jī)性傾向的大小和對未來市場走勢的預(yù)期[1][2]。隨著行為金融研究的興起，基于市場情緒視角的投資問題已經(jīng)成為公司金融領(lǐng)域的一大研究熱點(diǎn)。相關(guān)研究擯棄了投資者完全理性的傳統(tǒng)金融理論假說，認(rèn)為市場情緒不僅直接影響宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，還對微觀企業(yè)行為具有重要影響[3][4]。特別是在我國新興加轉(zhuǎn)軌的特殊制度背景下，市場參與者普遍缺乏理性，市場投機(jī)氛圍濃厚，更容易形成系統(tǒng)性的市場情緒，企業(yè)的投融資決策更容易受到投資者情緒因素的影響。

2005年以來，我國房地產(chǎn)投資快速增長，占GDP的比重持續(xù)提高，社會(huì)資金大量流入，出現(xiàn)了明顯的投資過熱傾向[5]。在此背景下，房地產(chǎn)虛擬經(jīng)濟(jì)的屬性不斷增強(qiáng)，市場的投機(jī)傾向也愈發(fā)突出，情緒因素已經(jīng)成為影響企業(yè)決策的重要因素。一方面，由于房地產(chǎn)投資品屬性帶來的虛擬經(jīng)濟(jì)特征，在資本化定價(jià)體系下，市場情緒對債權(quán)人與借款企業(yè)等市場參與主體的行為決策具有重要影響[6]。另一方面，房地產(chǎn)市場成交金額大、市場流動(dòng)性弱、地區(qū)間市場相互割裂，市場參與者缺乏及時(shí)的賣空機(jī)制，難以通過套利行為快速消除錯(cuò)誤定價(jià)，進(jìn)而導(dǎo)致了市場情緒的不斷累積[7]。

基于行為金融理論的觀點(diǎn)，目前的大多數(shù)實(shí)證研究主要從宏觀視角出發(fā)，重點(diǎn)考察了市場情緒因素對房地產(chǎn)價(jià)格、收益率和交易額的作用效果，發(fā)現(xiàn)市場情緒對房地產(chǎn)市場的整體運(yùn)行狀況具有基礎(chǔ)性的影響[8][9][10]。那么，市場情緒對微觀房地產(chǎn)企業(yè)的投融資行為是否也存在影響，其內(nèi)在作用機(jī)制是怎樣的？目前鮮有研究考察宏觀市場情緒對微觀房地產(chǎn)企業(yè)投融資行為的作用效果和影響機(jī)制。本研究基于A股房地產(chǎn)上市公司的微觀數(shù)據(jù)，將市場情緒、債務(wù)融資和企業(yè)過度投資納入一個(gè)統(tǒng)一的分析框架，在擬合房地產(chǎn)市場情緒指數(shù)的基礎(chǔ)上，考察了市場情緒對房地產(chǎn)企業(yè)過度投資和債務(wù)融資的作用效果，以及債務(wù)融資在市場情緒和過度投資關(guān)系中所起的中介作用。

本文的研究貢獻(xiàn)具體體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：第一，引入了情緒概念，發(fā)現(xiàn)了非理性的房地產(chǎn)市場樂觀情緒是導(dǎo)致房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的重要誘因，豐富了行為金融理論在公司投資領(lǐng)域的研究，有助于理解宏觀市場情緒因素對微觀房地產(chǎn)企業(yè)投融資行為的作用效果問題；第二，從債務(wù)融資渠道的視角探索了市場情緒影響房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的內(nèi)在機(jī)制問題，發(fā)現(xiàn)了市場情緒影響過度投資的債務(wù)融資中介傳導(dǎo)機(jī)制，豐富了市場情緒對企業(yè)投資效率影響路徑的研究；第三，有利于判斷市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)過度投資間的關(guān)系，識(shí)別市場情緒激化過度投資的具體路徑，對有針對性地治理房地產(chǎn)企業(yè)過度投資、緩解房地產(chǎn)市場投資過熱和泡沫堆積具有重要的實(shí)踐指導(dǎo)意義。

二、研究假設(shè)

(一)市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)過度投資

行為金融的大量研究表明，企業(yè)管理者容易受到外部市場情緒等非理性心理因素的影響，導(dǎo)致非效率的投資決策。本文認(rèn)為，高漲的市場情緒是導(dǎo)致房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的重要因素。

首先，在市場情緒高漲時(shí)，公司股價(jià)被高估，依賴外部融資的房地產(chǎn)企業(yè)能以更低的股權(quán)融資成本獲得更多的資金支持，進(jìn)而為房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資提供資金來源[11]。其次，過度樂觀的情緒反映了市場參與主體對資產(chǎn)未來投資收益的估計(jì)較為樂觀，為提升股票價(jià)格，企業(yè)管理者存在通過擴(kuò)大投資規(guī)模來迎合投資者情緒的傾向，進(jìn)而產(chǎn)生更強(qiáng)的動(dòng)機(jī)投資于一些原本并不理想的項(xiàng)目，激化過度投資問題[12]。再次，管理者并不是完全理性的，在高漲的市場情緒下，管理者也容易受到宏觀大環(huán)境的影響和感染，導(dǎo)致其高估投資項(xiàng)目的未來收益、低估投資成本與風(fēng)險(xiǎn)，做出非理性的投資決策[4]。最后，在情緒高漲的市場中會(huì)存在更多的投機(jī)者，往往會(huì)采取推動(dòng)價(jià)格偏離內(nèi)在價(jià)值的交易策略，加之房地產(chǎn)市場中存在著“羊群效應(yīng)”，市場投資者的盲目追隨與“噪聲交易”會(huì)進(jìn)一步激化房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資問題[13]?；谏鲜龇治?，提出本文的第一個(gè)假設(shè)：

H1:房地產(chǎn)市場情緒會(huì)直接影響房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資行為，即高漲的房地產(chǎn)市場情緒會(huì)顯著提高房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資程度。

(二)市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)債務(wù)融資

黃宏斌和尚文華發(fā)現(xiàn)市場情緒會(huì)帶來信貸順周期效應(yīng)[14]，因此，除了影響企業(yè)的投資效率，市場情緒對房地產(chǎn)企業(yè)的債務(wù)融資也有重要影響。鑒于債務(wù)融資是企業(yè)與債權(quán)人權(quán)衡博弈后的結(jié)果，市場情緒可通過影響企業(yè)和債權(quán)人兩方面的行為決策影響房地產(chǎn)企業(yè)的債務(wù)融資規(guī)模。

高漲的市場情緒會(huì)提高房地產(chǎn)企業(yè)的舉債意愿。首先，隨著市場樂觀情緒的累積，企業(yè)可用作抵押物的相關(guān)資產(chǎn)的價(jià)值隨之上升，從而降低了借款企業(yè)的融資成本和難度[3]。此外，過于樂觀的市場預(yù)期會(huì)使借款房地產(chǎn)企業(yè)高估未來現(xiàn)金流，低估可能的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而作出激進(jìn)的融資決策，如承擔(dān)更高比例的債務(wù)融資、采取更激進(jìn)的負(fù)債策略等[15]。最后，我國的金融體系以間接融資為主導(dǎo)，債權(quán)融資是社會(huì)融資的主體，股權(quán)融資受到嚴(yán)格限制，企業(yè)需要融資時(shí)不得不更多訴諸于債務(wù)融資，因此市場情緒高漲時(shí)將更多地提高企業(yè)的債務(wù)融資水平。

債權(quán)人的放貸行為同樣會(huì)受到市場情緒的影響。在高漲的市場情緒下，貸款企業(yè)抵押品的價(jià)值隨之升高，債權(quán)人預(yù)期的貸款風(fēng)險(xiǎn)降低，可能會(huì)低估借款企業(yè)的違約概率及相應(yīng)的違約損失，為企業(yè)提供更多的信貸支持[16]。Cortés等考察了情緒因素對銀行貸款審批的影響，發(fā)現(xiàn)積極的情緒顯著提高了銀行放貸人員的風(fēng)險(xiǎn)容忍程度，進(jìn)而產(chǎn)生更高的貸款審批額度[17]。其次，在市場情緒高漲使股權(quán)融資成本降低時(shí)，成功的權(quán)益融資能放松綁定的杠桿約束，同時(shí)股票的審批與發(fā)行能夠向銀行等信貸提供者傳遞關(guān)于公司價(jià)值和發(fā)展前景的積極信號(hào)，為債權(quán)人信貸資源的配置提供了重要參考[1]。最后，在樂觀市場情緒的催化下，債權(quán)人會(huì)高估借款房地產(chǎn)企業(yè)未來的盈利和償債能力，增加信貸投放的意愿，甚至即使已經(jīng)覺察到了企業(yè)的過度投資行為，債權(quán)人也會(huì)盲目承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，為借款房地產(chǎn)企業(yè)提供資金支持[18]?；谏鲜龇治觯岢霰疚牡牡诙€(gè)研究假設(shè)：

H2：房地產(chǎn)市場情緒會(huì)直接影響房地產(chǎn)企業(yè)的債務(wù)融資行為，即高漲的房地產(chǎn)市場情緒會(huì)顯著提高房地產(chǎn)企業(yè)的債務(wù)融資規(guī)模。

(三)市場情緒影響房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的債務(wù)融資中介渠道

已有研究指出，作為重要的資金來源，債務(wù)融資放松了房地產(chǎn)企業(yè)的融資約束，為后續(xù)投資提供了資金支持，可能加劇其過度投資[19]。因此，除了直接助推房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資，高漲的市場情緒還可能通過增加房地產(chǎn)企業(yè)債務(wù)融資規(guī)模的途徑間接地加劇其過度投資問題。

黃宏斌和劉志遠(yuǎn)發(fā)現(xiàn)，隨著市場情緒的高漲，上市公司獲得更多銀行借款，其融資約束得以緩解，高漲投資者情緒下獲取的銀行借款又加重了企業(yè)過度投資[20]。Huang等的研究也發(fā)現(xiàn)了投資者情緒通過信貸融資渠道加重企業(yè)過度投資的實(shí)證證據(jù)[21]?？梢?，高漲的市場情緒可強(qiáng)化房地產(chǎn)企業(yè)的借款傾向和銀行等信貸提供者的放貸意愿，促使信貸資金向房地產(chǎn)行業(yè)聚集，進(jìn)而提高房地產(chǎn)企業(yè)的債務(wù)融資規(guī)模。同時(shí)，作為企業(yè)投資的重要資金來源，債務(wù)融資規(guī)模的提高大大地緩解了房地產(chǎn)企業(yè)的融資約束問題，再加上房價(jià)多年來持續(xù)上漲的事實(shí)增強(qiáng)了市場對未來房地產(chǎn)價(jià)格的上升預(yù)期，債權(quán)人缺乏對借款企業(yè)投資行為進(jìn)行監(jiān)督的激勵(lì)，甚至在機(jī)會(huì)主義驅(qū)使下為借款房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資提供更多的資金支持，從而導(dǎo)致房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資。為此本研究認(rèn)為，除了直接推動(dòng)房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資行為外，高漲的市場情緒還可能通過擴(kuò)大企業(yè)債務(wù)融資規(guī)模的潛在途徑導(dǎo)致房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資，即存在“市場情緒—債務(wù)融資—過度投資”的中介作用機(jī)制。

H3：企業(yè)的債務(wù)融資在市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的關(guān)系中起到了中介傳導(dǎo)作用，即高漲的房地產(chǎn)市場情緒通過提高企業(yè)債務(wù)融資規(guī)模的渠道推動(dòng)了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源

本文依據(jù)證監(jiān)會(huì)2012版的《上市公司行業(yè)分類指引》，選擇2005年至2017年我國A股上市房地產(chǎn)企業(yè)為初始樣本，剔除ST類、年度資產(chǎn)增長率或營業(yè)收入增長率超過300%及數(shù)據(jù)缺失的樣本，最終得到88家房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)共1022條觀測值，其中過度投資的觀測值有582條。此外，為減輕極端值的影響，本文對所有連續(xù)變量按照1%的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了Winsorize縮尾處理。本文的所有數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理由Stata13.0完成。

(二)變量定義

對于房地產(chǎn)市場情緒，本文主要使用主成分分析法構(gòu)建市場情緒的綜合指標(biāo)，詳見實(shí)證結(jié)果的市場情緒測度部分。對于過度投資，本文借鑒Richardson[22]的新增投資模型進(jìn)行測度，在擬合樣本企業(yè)當(dāng)年的最優(yōu)投資規(guī)模的基礎(chǔ)上，計(jì)算出估計(jì)的殘差值，模型的正殘差值即房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資水平。企業(yè)的債務(wù)融資包括一年內(nèi)到期的短期借款、還款期限超過一年的長期借款、應(yīng)付債券、應(yīng)付賬款、其他應(yīng)付款、預(yù)收款項(xiàng)及一年內(nèi)到期的非流動(dòng)負(fù)債等項(xiàng)目。具體而言，我們以上述負(fù)債總額占期末總資產(chǎn)的比值來測度房地產(chǎn)企業(yè)的債務(wù)融資規(guī)模。在控制變量的選擇方面，我們在檢驗(yàn)市場情緒與過度投資關(guān)系的模型中選取了現(xiàn)金流量、高管薪酬水平、大股東占款水平、企業(yè)規(guī)模、董事長與總經(jīng)理兩職設(shè)置情況等變量。為緩解年度和地區(qū)效應(yīng)的潛在影響，我們還設(shè)置了基于樣本年份和公司注冊地所在區(qū)域的年度和地區(qū)虛擬變量。在檢驗(yàn)市場情緒與債務(wù)融資關(guān)系的模型中，選取的控制變量包括凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)增長率、固定資產(chǎn)占比、企業(yè)規(guī)模、股權(quán)集中度等。同樣地，該模型的控制變量中也包含了年度和地區(qū)虛擬變量。相關(guān)的變量名稱及定義如表1所示。

(三)模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)文章的研究假設(shè)，我們構(gòu)建了以下實(shí)證回歸模型：

OIi,t=β0+β1Sentit+β2Controli,t+∑Year+∑Area+εi,t

(1)

Levi,t=β0+β1Sentit+β2Controli,t+∑Year+∑Area+εi,t

(2)

OIi,t=β0+β1Sentit+β2Levi,t+β3Controli,t+∑Year+∑Area+εi,t

(3)

模型(1)用于檢驗(yàn)文章的第一個(gè)假設(shè)，如果β1的回歸系數(shù)顯著為正，則表明市場情緒的高漲顯著提高了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資。模型(2)用于檢驗(yàn)文章的第二個(gè)假設(shè)，如果β1的回歸系數(shù)顯著為正，表明高漲的市場情緒可驅(qū)動(dòng)信貸資金向房地產(chǎn)企業(yè)集聚，顯著提高房地產(chǎn)企業(yè)債務(wù)融資規(guī)模。為檢驗(yàn)第三個(gè)假設(shè)，即房地產(chǎn)市場情緒是否是通過影響房地產(chǎn)企業(yè)債務(wù)融資規(guī)模的潛在途徑作用于企業(yè)的過度投資，我們在前兩個(gè)模型的基礎(chǔ)上加入中介變量Lev，構(gòu)建了模型(3)。在模型(1)和模型(2)中β1均顯著的情況下，若模型(3)中β1不顯著，則說明存在完全中介效應(yīng)，若β1仍顯著，但回歸系數(shù)的絕對值或顯著性水平有所下降，則說明存在部分中介效應(yīng)。

四、實(shí)證結(jié)果

(一)過度投資的測度

本文運(yùn)用Richardson[22]的新增投資模型，參照陸嘉瑋等[19]的變量選擇思路，對2005年至2017年我國A股上市房地產(chǎn)企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，模型的擬合值為樣本企業(yè)當(dāng)年的預(yù)期最優(yōu)投資規(guī)模，模型估計(jì)中殘差值為正的樣本即過度投資的企業(yè)，具體的正殘差值即房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資支出，其值越大表明企業(yè)的過度投資程度越高，相關(guān)變量如表2所示。

Investi,t=β0+β1Growthsalei,t-1+β2Levi,t-1+β3Cashflowi,t-1+β4Lnagei,t-1+

β5Lnasseti,t-1+β6Returni,t-1+β7Investi,t-1+∑year+εi,t

(4)

表2 過度投資計(jì)量模型相關(guān)變量定義

表3 新增投資模型的估計(jì)結(jié)果

注：*** 、** 、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。

表3列示了新增投資模型的估計(jì)結(jié)果，可以看出房地產(chǎn)企業(yè)本年度的新增投資規(guī)模與上一期的營業(yè)收入增長率、現(xiàn)金持有量、上市時(shí)間、資產(chǎn)規(guī)模、股票回報(bào)及前期的新增投資等具有顯著的相關(guān)性。在估計(jì)結(jié)果的基礎(chǔ)上，我們把殘差為正的樣本歸為過度投資的企業(yè)，殘差為負(fù)的歸為投資不足的企業(yè)，并將正殘差的具體數(shù)值作為企業(yè)過度投資程度的代理變量。

(二)市場情緒的測度

目前關(guān)于市場情緒的構(gòu)建方法主要有主觀問卷調(diào)查法、單一變量測度法、媒體報(bào)道語義分析法和主成分分析法。主觀問卷調(diào)查法通過對微觀投資者直接進(jìn)行調(diào)查和訪談，旨在反映微觀市場主體的心理變化及對市場的預(yù)期和態(tài)度，這種“自下而上”的指標(biāo)構(gòu)建方法可在事前對投資者的主觀情緒進(jìn)行測度，但與投資者具體做出決策時(shí)的情緒可能有所偏差。單一變量測度法直接使用某一相關(guān)變量度量市場情緒，操作較為便捷，能夠簡單、直接地捕捉到市場的波動(dòng)和變化，但僅能反映市場情緒的某一方面，并不是一個(gè)綜合性的度量指標(biāo)，這種指標(biāo)構(gòu)建方法在近年的文獻(xiàn)中已經(jīng)較少使用。隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的發(fā)展以及“大數(shù)據(jù)”概念的普及，情緒指標(biāo)的構(gòu)建方法也慢慢發(fā)生了變化，逐漸產(chǎn)生了市場情緒的媒體報(bào)道語義分析法。這種方法利用爬蟲軟件，從微博、百度等社交媒體或搜索平臺(tái)中采集相關(guān)數(shù)據(jù)，并通過一定方法對語義進(jìn)行分析來反應(yīng)市場參與者的情緒狀態(tài)。媒體報(bào)道語義分析能夠及時(shí)地體現(xiàn)市場情緒的高低和走勢，但中文語義十分復(fù)雜，容易遺漏與市場情緒相關(guān)的其他重要信息，最終得到的指標(biāo)可能會(huì)存在較大的偏差。主成分分析法指選取多個(gè)可能反映市場情緒的相關(guān)指標(biāo)，通過主成分分析法對各指標(biāo)進(jìn)行線性變換，并選取相應(yīng)主成分的取值度量市場情緒，該方法具有事后、客觀的優(yōu)點(diǎn)，且可剔除經(jīng)濟(jì)基本面因素的影響，能夠較為綜合、全面地反映投資者情緒，是近年衡量股票和房地產(chǎn)市場中投資者情緒最常采用的一種指標(biāo)構(gòu)建方法。

考慮到上述指標(biāo)構(gòu)建方法的適用情形和數(shù)據(jù)可得性，本文參考Hui等[10]、Dang和Xu[4]的做法，通過選取與住房市場相關(guān)的代理變量，使用主成分分析方法構(gòu)建房地產(chǎn)市場情緒的綜合指標(biāo)。具體包含以下四個(gè)步驟：第一，選擇可能影響市場情緒的各個(gè)代理子指標(biāo)，包括商品房銷售面積和銷售額、房地產(chǎn)股票的市值占比和年度平均市盈率、上證綜合指數(shù)和房地產(chǎn)開發(fā)投資額；第二，為了剔除所選原始代理子指標(biāo)的時(shí)間變化趨勢，使用Hodrick-Prescott對各個(gè)子指標(biāo)進(jìn)行濾波處理；第三，運(yùn)用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)-預(yù)警指數(shù)等反應(yīng)市場基本面因素的指數(shù)對這些過濾后的子指標(biāo)進(jìn)行回歸，然后提取回歸后的殘差；第四，對經(jīng)過濾波處理后的各子指標(biāo)殘差進(jìn)行主成分分析。結(jié)果如表4所示，前三個(gè)主成分的特征根均大于1，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率高達(dá)78.57%，因此我們最終選取了前三個(gè)主成分計(jì)算房地產(chǎn)的市場情緒指標(biāo)。

(三)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表5列示了過度投資樣本中主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中，過度投資包括582個(gè)觀測值，過度投資均值為0.1507，表明房地產(chǎn)企業(yè)中過度投資問題十分突出；債務(wù)融資規(guī)模的均值為0.5874，最大值達(dá)0.9217，表明房地產(chǎn)企業(yè)普遍存在著高負(fù)債的現(xiàn)象；2005年至2017年房地產(chǎn)市場情緒變量的年均值及標(biāo)準(zhǔn)差分別為-0.1409和0.5123，表明市場情緒的年度波動(dòng)較大。

表5 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(四)實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

表6列示了實(shí)證回歸的檢驗(yàn)結(jié)果。從Panel A中可以看出，Senti顯著為正，表明房地產(chǎn)市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資行為之間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系，即高漲的市場情緒加劇了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資程度，文章的假設(shè)1得到了驗(yàn)證。Panel B中Senti在1%的水平上顯著為正，表明伴隨著市場情緒的高漲，企業(yè)的債務(wù)融資規(guī)模顯著增加，文章的假設(shè)2也得到了數(shù)據(jù)支持。

為檢驗(yàn)高漲的市場情緒是否是通過增加房地產(chǎn)企業(yè)債務(wù)融資規(guī)模的潛在途徑推動(dòng)房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資，我們進(jìn)一步在模型(1)的基礎(chǔ)上加入債務(wù)融資變量構(gòu)建了模型(3)。如Panel C所示，債務(wù)融資規(guī)模的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明債務(wù)融資的提高加劇了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資。此外，與Panel A中的實(shí)證結(jié)果相比，市場情緒對過度投資的回歸系數(shù)雖然顯著為正，但絕對值和顯著性水平均發(fā)生明顯下降(系數(shù)由0.0374下降至0.0175，顯著性水平由1%下降為10%)，說明市場情緒通過提高企業(yè)債務(wù)融資的途徑增加了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資支出，即債務(wù)融資在市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的關(guān)系中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，文章的假設(shè)3也得到實(shí)證支持。

表6 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

注：根據(jù)F檢驗(yàn)、BP檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果，本文最終選擇固定效應(yīng)模型對模型進(jìn)行估計(jì)；*** 、** 、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平；括號(hào)內(nèi)為T值；本文省略了年度和地區(qū)虛擬變量的回歸結(jié)果。下同。

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

市場情緒是本文的核心變量，上文主要采用主成分分析法構(gòu)建房地產(chǎn)市場情緒的綜合指標(biāo)，為保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，我們進(jìn)一步基于媒體報(bào)道語義分析法的思路，采用百度指數(shù)搜索工具(http://index.baidu.com)，參照Zheng等[23]的做法，搜索并統(tǒng)計(jì)了“房價(jià)上漲”“房價(jià)下跌”等關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)化處理后的搜索結(jié)果衡量房地產(chǎn)市場情緒。具體而言，我們采用描述房價(jià)上漲詞匯數(shù)量/(描述房價(jià)上漲詞匯數(shù)量+描述房價(jià)下跌詞匯數(shù)量)來構(gòu)建房地產(chǎn)市場情緒的代理變量，該比值越大表明房地產(chǎn)市場情緒越高漲。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表7Panel D至Panel F所示，市場情緒對過度投資、債務(wù)融資的回歸系數(shù)均顯著為正，中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果也與上文保持了一致。其次，為了防止對非效率投資的過度識(shí)別，本文還參照陸嘉瑋等[19]的做法，將新增投資估計(jì)模型中正殘差偏離預(yù)期值超過5%的觀測值定義為過度投資的樣本企業(yè)重新進(jìn)行回歸，實(shí)證結(jié)果如Panel G和Panel H所示，研究結(jié)論仍保持不變。最后，由于企業(yè)的融資策略具有穩(wěn)定性和連續(xù)性，房地產(chǎn)市場情緒可能更多地影響了樣本企業(yè)當(dāng)年新增的債務(wù)融資，因此本文將債務(wù)融資規(guī)模這一存量指標(biāo)更換成債務(wù)融資規(guī)模年度增加額這一增量指標(biāo)(即以負(fù)債增加值占期末總資產(chǎn)的比例)重新進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表7Panel I和Panel J所示，研究結(jié)論仍與上文保持一致。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

續(xù)表

變量Panel DPanel EPanel FPanel GPanel HPanel IPanel JROE-0.0339**-0.0332***(-2.23)(-3.22)Growth0.0744***0.0827***(5.24)(4.81)Tangible-0.0021-0.1038(-0.35)(-0.91)Topone0.0015**0.0026**(2.12)(2.17)Adj-R20.29210.32540.30180.38550.42320.43430.4467N386386386436436582582

五、研究結(jié)論

基于2005～2017年中國A股上市房地產(chǎn)公司的微觀數(shù)據(jù)，借鑒行為金融理論的觀點(diǎn)，本文考察了市場情緒對房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的作用效果及債務(wù)融資的中介影響機(jī)制。結(jié)果表明：市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)過度投資顯著正相關(guān)，高漲的市場情緒直接加劇了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資；市場情緒與房地產(chǎn)企業(yè)債務(wù)融資正相關(guān)，伴隨著市場情緒的高漲，企業(yè)的債務(wù)融資規(guī)模顯著增加；基于中介效應(yīng)模型的檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，債務(wù)融資在市場情緒和房地產(chǎn)企業(yè)過度投資之間發(fā)揮了部分中介作用，即市場情緒通過增加企業(yè)債務(wù)融資的途徑助推了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資。

本文的研究結(jié)論對治理房地產(chǎn)市場投資過熱、抑制房地產(chǎn)企業(yè)過度投資具有重要實(shí)踐指導(dǎo)意義。第一，市場情緒的高漲直接助推了房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資，因此監(jiān)管部門應(yīng)堅(jiān)持“房子是用來住的，不是用來炒的”的基本定位，促使房地產(chǎn)向居住屬性回歸，同時(shí)積極引導(dǎo)市場情緒，建立科學(xué)的情緒評(píng)價(jià)、反饋和監(jiān)督機(jī)制，防止市場情緒過熱導(dǎo)致的房地產(chǎn)企業(yè)過度投資。第二，高漲的市場情緒也顯著提高了房地產(chǎn)企業(yè)的債務(wù)融資規(guī)模，因此銀行等信貸提供者應(yīng)強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)，建立科學(xué)完善的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，綜合分析房地產(chǎn)企業(yè)的信貸資質(zhì)，合理進(jìn)行授信決策，克服市場情緒對債權(quán)人放貸的非理性影響，避免過多的信貸資金涌入房地產(chǎn)行業(yè)。第三，市場情緒可通過債務(wù)融資的傳導(dǎo)機(jī)制激化房地產(chǎn)企業(yè)的過度投資，因此監(jiān)管部門應(yīng)加強(qiáng)對市場參與者理性預(yù)期的引導(dǎo)，監(jiān)督和約束金融中介等債權(quán)人信貸配置中的投機(jī)心理，積極發(fā)揮債務(wù)的相機(jī)治理效應(yīng)，以優(yōu)化信貸資金配置，避免將稀缺的信貸資源過多地投入到過度投資的房地產(chǎn)企業(yè)中，以有效抑制債務(wù)融資在過度投資中的助推作用，達(dá)到治理房地產(chǎn)市場投資過熱和房地產(chǎn)企業(yè)過度投資的目標(biāo)。